发明专利已授权

基于图像转换和域泛化的无监督多模态医学图像配准方法

📄 申请号：CN202110208063.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-02-25

公开号

CN112801863B

公开日

2024-10-29

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T3_14

IPC 分类号

G06T3_14 , G06T7_30 , G16H30_20 , G06N3_045 , G06N3_094 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理图像配准无监督学习

应用场景

医学影像分析, 临床诊断, 手术导航, 放疗计划, 多模态图像融合

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于图像转换和域泛化的无监督多模态医学图像配准方法，首先，两个单模态配准网络在各自模态域的真实图像上进行预训练，直到配准网络可胜任单模态配准任务。接着，转换网络和配准网络进行联合训练。转换网络所得合成图与目标模态真实图之间的形变场被预训练好的配准网络所计算，此时，转换网络的训练被本文所提的形变场对抗损失和形变循环一致性损失所约束；当合成图的定量评价指标优于所设定阈值时，配准网络后端网络层的参数可根据对应配准过程的损失项进行微调，使配准网络的有效应用范围逐步泛化至合成图所在的模态域。本发明配准性能胜过了现有的基于无监督学习的多模态医学图像配准方法，且可与基于监督学习的配准方法进行竞争。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于磁表面等离子的太赫兹三维单向传输波导

当前第 / 件

一种同时测定中成药中黄曲霉素B1，B2含量的方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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